У меня есть задание, где я должен использовать solve.qp, чтобы получить весовые коэффициенты для группы акций, чтобы получить портфель с минимальной дисперсией. У меня есть ковариационная матрица 10x10, средняя матрица 10x1 (mu_ve c) и я ищу матрицу весов портфеля 1x10. Мои ограничения состоят в том, что веса должны быть равны единице, и каждый вес должен быть положительным Я ввел следующий код для моего execute.qp:
numberAssets = 10
Dmat = Covariance
dvec = matrix(data = mu_vec, nrow = numberAssets, ncol = 1)
Amat = matrix(1, diag(numberAssets))
bvec = c(1, rep(0, numberAssets))
meq = 1
out = solve.QP(Dmat, dvec, Amat, bvec, meq, factorized=FALSE)
Теперь, когда я ввел эту информацию и запустил код, я получил решение с весом портфеля (out $ solution), которое представляло собой матрицу 1x11, которая явно не не соответствуют моим ценностям Excel. Может кто-нибудь показать мне, где я иду не так? Любые предложения будут оценены.